Влияние различных видов доходов на оплату труда

     «Влияние  различных видов  доходов на оплату труда» 

     На  современном этапе развития экономики  России проблемы уровня жизни населения  и факторы, определяющие его динамику, становятся очень важными. От их решения во многом зависит направленность и темпы дальнейших преобразований в стране и, в конечном счете, политическая, а, следовательно, и экономическая стабильность в обществе. Решение этих проблем требует определенной политики, выработанной государством, центральным моментом которой был бы человек, его благосостояние, физическое и социальное здоровье. Именно поэтому все преобразования, которые, так или иначе, могут повлечь изменение уровня жизни, вызывают большой интерес у самых разнообразных слоев населения.

     Доходы  населения представляют собой совокупность денежных  и  натуральных средств, полученных или произведенных домашними хозяйствами за  определенный период.  Доходы формируются за счет труда работника и других  источников.

     Для проведения анализа были отобраны следующие факторы, являющиеся частью заработной платы.

• Х₁  ̶ социальные выплаты, тыс.руб.
• Х₂   ̶  доходы от собственности, тыс.руб.
• Х₃  ̶  доходы от предпринимательской деятельности, тыс.руб.
• Х₄   ̶  другие доходы, тыс.руб.

     В анализе использовались данные Федеральной службы государственной статистики (Росстат) за период 1990-2008 года. Далее будет изучено влияние каждого из приведенных выше факторов на оплату труда в отдельности и влияние всех этих факторов в совокупности.

     При исследовании социальных выплат были получены следующие данные.

     Коэффициент детерминации (R² = 0,04) говорит о том, что 4 % вариации уровня оплаты труда объясняется вариацией социальных выплат. Остальные 96 % вариации объясняются неучтенными в данной модели факторами. По критерию Фишера модель не является значимой в целом, так как F_набл<F_табл, где F_набл=0,65, а F_табл=4,45.

     Отсюда  следует сделать вывод, что математическая модель , выражающая данную зависимость, не подходит для описания зависимой переменной.

     При исследовании доходов от собственности были получены следующие данные.

     Модель  является незначимой по критерию Фишера, так как Fнабл<Fтабл, где Fнабл=4,19, а Fтабл=4,45.

     Коэффициент детерминации R²=0,2, говорит о том, что 20% вариации оплаты труда объясняется вариацией доходов от собственности. Остальные 80 % вариации объясняются неучтенными в данной модели факторами.

     Оценим  точность прогноза, для этого возьмем  среднюю ошибку аппроксимации: . Превышает рекомендуемое предельное значение, т.е. не очень хорошо аппроксимирует данные.

   Отсюда  следует сделать вывод, что математическая модель , выражающая данную зависимость, не подходит для описания зависимой переменной.

     При исследовании доходов от предпринимательской деятельности были получены следующие данные.

     Значимость уравнения регрессии по критерию Фишера: F_набл<F_табл, где F_набл=8, 08, а F_табл=4, 45, модель значима.

     Полученной  модели можно дать следующую экономическую интерпретацию: При увеличении доходов от предпринимательской деятельности на 1 тыс. руб., оплата труда уменьшится на 47 руб., если доходы населения от предпринимательской деятельности будут равны 0, то оплата труда составит 15 754 руб.

     Оценим  тесноту связи с помощью показателя детерминации.

     Коэффициент детерминации R²=0,32 говорит о том, что 32 % вариации оплаты труда объясняется вариацией доходов от предпринимательской деятельности населения. Остальные 68 % вариации объясняется не учтенными в данной модели факторами.

     Оценим  точность прогноза, для этого возьмем  среднюю ошибку аппроксимации: . Превышает рекомендуемое предельное значение, т.е. не очень хорошо аппроксимирует данные.

     Точность  прогноза с помощью критерия Mad = 8,08.

     При исследовании других доходов были получены следующие данные.

     Проверку  значимости уравнения регрессии по критерию Фишера: F_набл>F_табл, где F_набл=79,57, а F_табл=4, 45, модель значима.

     Данной  модели можно дать следующую экономическую интерпретацию: при увеличении доходов на 1 тыс. руб., оплата труда уменьшится на 118 руб., если доходы будут равны нулю (х=0), то оплата труда составит 6 881 руб.

     Оценим  тесноту связи с помощью показателя детерминации.

     Коэффициент детерминации R²=0,82 говорит о том, что 82 % вариации оплаты труда объясняется вариацией доходов от предпринимательской деятельности населения. Остальные 18 % вариации объясняется неучтенными в данной модели факторами.

     Проверим  также коэффициенты уравнения парной линейной регрессии на значимость:

     Значит, коэффициент  и коэффициент значим. Оценим точность прогноза, для этого возьмем среднюю ошибку аппроксимации: . Незначительно превышает рекомендуемое предельное значение, т.е. хорошо аппроксимирует данные.

   В качестве факторов из которых состоит оплата труда, после предварительного исследования были отобраны только два:

• Х3- доходы от предпринимательской деятельности
• Х4 - другие доходы                                                                                                                                                       

Построим модель множественной линейной регрессии

Можно дать следующую экономическую интерпретацию; При увеличении доходов  от предпринимательской деятельности на 1 тыс. руб., оплата труда уменьшится на 92 руб., при увеличение доходов на 1 тыс.руб., оплата труда уменьшится на 108 руб., если у населения нет доходов от предпринимательской деятельности и нет других доходов, то оплата труда будет равна 7 665 руб..

     Оценим тесноту связи с помощью коэффициента детерминации:

R²=0,97, говорит о том, что 97 % вариации оплаты труда объясняется вариацией двух рассматриваемых факторов. Скорректированный коэффициент детерминации . Данная модель является значимой по критерию Фишера, так как F_набл>F_табл, где F_набл=312,10, а F_табл=3,63

     Проверим  также коэффициенты уравнения линейной регрессии на значимость:

Таким образом, значимы все коэффициенты.

     Оценим точность прогноза, для этого рассчитаем среднюю ошибку аппроксимации: , средняя ошибка аппроксимации не превышает 10 %, а значит данная модель хорошо аппроксимирует данные.

     Проведенное исследование показало, что не все  модели являются значимыми. Модели, отражающие социальные выплаты и доходы от собственности являются, не значимыми. Было установлено, что наиболее подходящей является модель, других доходов.